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Agosto 30, 2019
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Inteligencia artificial demuestra alta capacidad para detectar cáncer de pulmón

Introducción

No cabe duda que del universo de tareas y profesiones, la medicina será líder en el uso de la tecnología de la información, en la nueva era del conocimiento y del saber.

La inteligencia artificial se aplicará al amplio espectro del ser humano y de su función, patología, diagnóstico y tratamiento. Estamos apenas en los albores de la aplicación de la tecnología digital y ya se ha multiplicado el conocimiento del cerebro, merced a la aplicación al genoma de la tecnología de la información.

Una de las áreas más promisorias de la inteligencia artificial es el reconocimiento e interpretación de imágenes (placas de lectura por microscopio, rayos X, resonancia magnética y otras).

Un estudio, cuyos resultados fueron publicados el 20 de Mayo en Nature Medicine, realizado por científicos de Nortwestern University, del National Institutes of Health y de otras universidades, con la colaboración de expertos de Google, demostró que los computadores son tan buenos o mejores que los médicos para detectar en tomografía computadorizada, cánceres de pulmón de tamaño muy pequeño.

Las llamadas redes neurales artificiales reciben millones de datos de las imágenes médicas que son procesados a través de computadores “entrenados” en el reconocimiento de patrones que les permiten identificar lesiones específicas como neumonía o cáncer en un pulmón. Para ello los computadores se valen de algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning algorithms) que usan volúmenes de TACs actuales o pasados del paciente para predecir el riesgo de cáncer pulmonar.

Estudio publicado en Nature Medicine

El modelo utilizado por los científicos autores de la publicación citada, tiene una capacidad de desempeño con arte de ciencia de última generación (precisión de 94.4% por área bajo la curva) que se aplicó a 6.716 casos del National Cancer Screening Trial y se desempeñó de manera similar en un set de validación clínica independiente de 1.139 casos.

Los autores condujeron dos estudios de lectura. Cuando no había disponibilidad de un TAC previo, el modelo superó a 6 radiólogos con reducciones absolutas de 11% en falsos positivos y 5% en falsos negativos.

Cuando se disponía de TAC previo, el modelo estuvo a la par de los mismos radiólogos, lo cual crea una oportunidad de optimizar el proceso de tamización vía asistencia con el computador y automatización.

Los autores valoran el potencial de los modelos de aprendizaje profundo de aumentar la precisión, consistencia y adopción de tamización de cáncer pulmonar a nivel mundial.

La técnica descrita tendrá que ser sometida a estudios más amplios pero llegará en poco tiempo a la práctica clínica. Los médicos no serán sustituidos pero la inteligencia artificial será una gran ayuda.

Referencia:
Nature Medicine en línea Mayo 20, 2019

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